【摘 要】
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[摘 要]针对行人检测领域的相关现实问题，传统机器学习算法通常采用对整幅图片以滑动窗口逐步检测的方法解决，这样会因检测非必要背景窗口过多而大大降低计算效率，针对上述问题提出一种基于多尺度滑动窗口图像检测行人的新方法。首先以滑动窗口遍历图像，对整幅图片进行显著性检测，然后通过二值化处理的方式，将显著性物体分割出来，最后过滤非必要窗口，继而提高检测效率。實验中采用HOG方法提取行人特征，运用线性SV
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针对行人检测领域的相关现实问题,传统机器学习算法通常采用对整幅图片以滑动窗口逐步检测的方法解决,这样会因检测非必要背景窗口过多而大大降低计算效率,针对上述问题提出一种基于多尺度滑动窗口图像检测行人的新方法。首先以滑动窗口遍历图像,对整幅图片进行显著性检测,然后通过二值化处理的方式,将显著性物体分割出来,最后过滤非必要窗口,继而提高检测效率。实验中采用HOG方法提取行人特征,运用线性SVM进行检测,最后验证新方法的有效性。实验中,使用大小为300×451Dpi、261×400Dpi的图像
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